A IA generativa tem um problema de propriedade intelectual

A IA generativa pode parecer mágica. Os geradores de imagens, como Stable Diffusion, Midjourney ou DALL-E 2, podem produzir visuais notáveis em estilos que vão de fotografias antigas e aquarelas a desenhos a lápis e pontilhismo. Os produtos resultantes podem ser fascinantes - tanto a qualidade quanto a velocidade de criação são elevadas em comparação com o desempenho humano médio. O Museu de Arte Moderna de Nova York hospedou uma instalação gerada por IA a partir da própria coleção do museu, e o Mauritshuis, em Haia, pendurou uma variante de IA da obra Moça com brinco de pérola, de Vermeer, enquanto o original estava emprestado. Os recursos dos geradores de texto talvez sejam ainda mais impressionantes, pois eles escrevem ensaios, poemas e resumos, e estão se mostrando hábeis imitadores de estilo e forma (embora possam tirar licença criativa com os fatos). Embora possa parecer que essas novas ferramentas de TI possam conjurar novos materiais do éter, não é bem esse o caso. As plataformas de IA generativa são treinadas em data lakes e trechos de perguntas - bilhões de parâmetros que são construídos por software que processa enormes arquivos de imagens e textos. As plataformas de IA recuperam padrões e relacionamentos, que são usados para criar regras e, em seguida, fazer julgamentos e previsões ao responder a um prompt. Esse processo traz riscos legais, incluindo violação de propriedade intelectual. Em muitos casos, ele também apresenta questões jurídicas que ainda estão sendo resolvidas. Por exemplo, a violação de direitos autorais, patentes e marcas registradas se aplica às criações de IA? Está claro quem é o proprietário do conteúdo que as plataformas de IA generativa criam para o senhor ou para seus clientes? Antes que as empresas possam aproveitar os benefícios da IA generativa, elas precisam entender os riscos e como se proteger. Onde a IA generativa se encaixa no cenário jurídico atual Embora a IA generativa possa ser nova no mercado, as leis existentes têm implicações significativas para seu uso. Agora, os tribunais estão decidindo como as leis em vigor devem ser aplicadas. Há problemas de violação e direitos de uso, incertezas sobre a propriedade de obras geradas por IA e questões sobre conteúdo não licenciado em dados de treinamento e se os usuários devem ser capazes de prompt essas ferramentas com referência direta a obras protegidas por direitos autorais e marcas registradas de outros criadores sem sua permissão. Essas reivindicações já estão sendo contestadas. Em um caso apresentado no final de 2022, Andersen v. Stability AI et al., três artistas formaram uma classe para processar várias plataformas de IA generativas com base no fato de a IA usar suas obras originais sem licença para treinar sua IA em seus estilos, permitindo que os usuários gerem obras que podem ser insuficientemente transformadoras de suas obras protegidas existentes e, como resultado, seriam obras derivadas não autorizadas. Se um tribunal considerar que as obras da IA são não autorizadas e derivadas, podem ser aplicadas penalidades substanciais por infração. Casos semelhantes apresentados em 2023 trazem alegações de que as empresas treinaram ferramentas de IA usando lagos de dados com milhares - ou mesmo muitos milhões - de obras não licenciadas. A Getty, um serviço de licenciamento de imagens, entrou com uma ação contra os criadores do Stable Diffusion alegando o uso indevido de suas fotos, ambos violando os direitos autorais e de marca registrada que possui em sua coleção de fotografias com marca d'água. Em cada um desses casos, o sistema jurídico está sendo solicitado a esclarecer os limites do que é uma "obra derivada" de acordo com as leis de propriedade intelectual e, dependendo da jurisdição, diferentes tribunais federais podem responder com diferentes interpretações. Espera-se que o resultado desses casos dependa da interpretação da doutrina do uso justo, que permite que trabalhos protegidos por direitos autorais sejam usados sem a permissão do proprietário "para fins de crítica (inclusive sátira), comentários, reportagens, ensino (inclusive várias cópias para uso em sala de aula), estudos ou pesquisas" e para um uso transformador do material protegido por direitos autorais de uma maneira para a qual ele não foi projetado. Essa não é a primeira vez que a tecnologia e a lei de direitos autorais se chocam. O Google se defendeu com sucesso de uma ação judicial argumentando que o uso transformativo permitia a extração de textos de livros para criar seu mecanismo de busca e, por enquanto, essa decisão continua sendo um precedente. Mas há outros casos não tecnológicos que podem moldar a forma como os produtos de IA generativa são tratados. Um processo na Suprema Corte dos EUA contra a Fundação Andy Warhol - movido pela fotógrafa Lynn Goldsmith, que havia licenciado uma imagem do falecido músico Prince - poderia refinar a lei de direitos autorais dos EUA sobre a questão de quando uma obra de arte é suficientemente diferente de seu material de origem para se tornar inequivocamente "transformadora" e se um tribunal pode considerar o significado da obra derivada ao avaliar essa transformação. Se o tribunal considerar que a obra de Warhol não é um uso justo, isso pode significar problemas para as obras geradas por TI. Toda essa incerteza apresenta uma série de desafios para as empresas que usam IA generativa. Há riscos relacionados à infração - direta ou não intencional - em contratos que são omissos quanto ao uso de IA generativa por seus fornecedores e clientes. Se um usuário comercial estiver ciente de que os dados de treinamento podem incluir obras não licenciadas ou que uma IA pode gerar obras derivadas não autorizadas não cobertas pelo uso justo, a empresa poderá ser responsabilizada por infração intencional, que pode incluir danos de até US$ 150.000 para cada instância de uso consciente. Há também o risco de compartilhar acidentalmente segredos comerciais confidenciais ou informações comerciais ao inserir dados em ferramentas de IA generativas. Mitigando o risco e construindo um caminho a seguir Esse novo paradigma significa que as empresas precisam tomar novas medidas para se protegerem tanto no curto quanto no longo prazo. Os desenvolvedores de IA, por exemplo, devem garantir que estejam em conformidade com a lei no que diz respeito à aquisição de dados usados para treinar seus modelos. Isso deve envolver o licenciamento e a compensação dos indivíduos que possuem a TI que os desenvolvedores buscam adicionar aos seus dados de treinamento, seja por meio do licenciamento ou do compartilhamento da receita gerada pela ferramenta de IA. Os clientes de ferramentas de IA devem perguntar aos provedores se seus modelos foram treinados com algum conteúdo protegido, revisar os termos de serviço e as políticas de privacidade e evitar ferramentas de IA generativas que não possam confirmar que seus dados de treinamento estão devidamente licenciados pelos criadores de conteúdo ou sujeitos a licenças de código aberto com as quais as empresas de IA estejam em conformidade. Desenvolvedores A longo prazo, os desenvolvedores de IA precisarão tomar iniciativas sobre as formas como obtêm seus dados, e os investidores precisam conhecer a origem dos dados. A Stable Diffusion, a Midjourney e outras criaram seus modelos com base no conjunto de dados LAION-5B, que contém quase seis bilhões de imagens marcadas, compiladas a partir da raspagem indiscriminada da Web, e é conhecida por incluir um número substancial de criações protegidas por direitos autorais. A Stability.AI, que desenvolveu o Stable Diffusion, anunciou que os artistas poderão optar por não participar da próxima geração do gerador de imagens. Mas isso coloca o ônus sobre os criadores de conteúdo para proteger ativamente sua propriedade intelectual, em vez de exigir que os desenvolvedores de TI garantam a propriedade intelectual do trabalho antes de usá-lo - e mesmo quando os artistas optarem por não participar, essa decisão só será refletida na próxima iteração da plataforma. Em vez disso, as empresas devem exigir que o criador opte por participar e não por sair. Os desenvolvedores também devem trabalhar em maneiras de manter a procedência do conteúdo gerado por IA, o que aumentaria a transparência sobre os trabalhos incluídos nos dados de treinamento. Isso incluiria o registro da plataforma usada para desenvolver o conteúdo, detalhes sobre as configurações empregadas, rastreamento de metadados de dados de sementes e tags para facilitar o relatório de IA, incluindo a semente geradora e o prompt específico usado para criar o conteúdo. Essas informações não só permitiriam a reprodução da imagem, permitindo que sua veracidade fosse verificada facilmente, mas também indicariam a intenção do usuário, protegendo, assim, os usuários corporativos que talvez precisem superar reivindicações de violação de propriedade intelectual, bem como demonstrar que a saída não se deveu à intenção deliberada de copiar ou roubar. O desenvolvimento dessas trilhas de auditoria garantiria que as empresas estivessem preparadas se (ou, mais provavelmente, quando) os clientes começarem a incluir exigências em contratos como uma forma de garantia de que os trabalhos do fornecedor não são derivados de forma intencional ou não intencional sem autorização. Olhando para o futuro, as seguradoras podem exigir esses relatórios para estender as coberturas de seguro tradicionais aos usuários corporativos cujos ativos incluem trabalhos gerados por IA. A discriminação das contribuições de artistas individuais que foram incluídos nos dados de treinamento para produzir uma imagem apoiaria ainda mais os esforços para compensar adequadamente os colaboradores e até mesmo incorporar os direitos autorais do artista original na nova criação. Criadores Tanto os criadores de conteúdo individual quanto as marcas que criam conteúdo devem tomar medidas para examinar os riscos para seus portfólios de propriedade intelectual e protegê-los. Isso envolve a busca proativa de seu trabalho em conjuntos de dados compilados ou em lagos de dados em grande escala, incluindo elementos visuais, como logotipos e obras de arte, e elementos textuais, como tags de imagem. Obviamente, isso não poderia ser feito manualmente em terabytes ou petabytes de dados de conteúdo, mas as ferramentas de pesquisa existentes devem permitir a automação econômica dessa tarefa. Novas ferramentas podem até prometer a ofuscação desses algoritmos. Os criadores de conteúdo devem monitorar ativamente os canais digitais e sociais quanto ao surgimento de trabalhos que possam ser derivados de seus próprios trabalhos. Para marcas com marcas registradas valiosas a serem protegidas, não se trata apenas de procurar elementos específicos, como o Swoosh da Nike ou o azul da Tiffany. Em vez disso, pode ser necessário que o monitoramento de marcas registradas e de imagem comercial evolua para examinar o estilo de obras derivadas, que podem ter surgido por terem sido treinadas em um conjunto específico de imagens de uma marca. Mesmo que elementos essenciais, como um logotipo ou uma cor específica, não estejam presentes em uma imagem gerada por IA, outros elementos estilísticos podem sugerir que elementos importantes do conteúdo de uma marca foram usados para produzir um trabalho derivado. Tais semelhanças podem sugerir a intenção de se apropriar da boa vontade do consumidor médio em relação à marca, usando elementos visuais ou auditivos reconhecíveis. O mimetismo pode ser visto como a forma mais sincera de elogio, mas também pode sugerir o uso indevido de uma marca. A boa notícia em relação à violação de marcas registradas para os proprietários de empresas é que os advogados de marcas registradas estabeleceram bem como notificar e fazer valer os direitos de marcas registradas contra um infrator, como o envio de uma notificação de cessação e desistência com palavras fortes ou uma carta de exigência de licenciamento, ou passar diretamente para a apresentação de uma reivindicação de violação de marca registrada, independentemente de uma plataforma de IA ter gerado a marca não autorizada ou um ser humano. Empresas As empresas devem avaliar seus termos de transação para incluir proteções nos contratos. Como ponto de partida, elas devem exigir termos de serviço de plataformas de IA geradoras que confirmem o licenciamento adequado dos dados de treinamento que alimentam sua IA. Devem também exigir uma ampla indenização por possíveis violações de propriedade intelectual causadas por uma falha das empresas de IA em licenciar adequadamente a entrada de dados ou a autodeclaração pela própria TI de seus resultados para sinalizar possíveis violações. No mínimo, as empresas devem incluir divulgações em seus contratos de fornecedores e clientes (para serviços personalizados e entrega de produtos), se uma das partes estiver usando IA generativa, para garantir que os direitos de propriedade intelectual sejam compreendidos e protegidos em ambos os lados da mesa, bem como a forma como cada parte apoiará o registro de autoria e a propriedade dessas obras. Os contratos de fornecedores e clientes podem incluir uma linguagem relacionada à IA adicionada às disposições de confidencialidade para impedir que as partes receptoras insiram informações confidenciais das partes divulgadoras de informações nos prompts de texto das ferramentas de IA. Algumas empresas líderes criaram listas de verificação de IA generativa para modificações de contratos para seus clientes, que avaliam cada cláusula quanto às implicações da IA, a fim de reduzir riscos não intencionais de uso. As organizações que usam IA generativa, ou que trabalham com fornecedores que a utilizam, devem manter sua assessoria jurídica a par do escopo e da natureza desse uso, pois a lei continuará a evoluir rapidamente. - - - No futuro, os criadores de conteúdo que tiverem uma biblioteca suficiente de sua própria propriedade intelectual para usar podem considerar a criação de seus próprios conjuntos de dados para treinar e amadurecer as plataformas de IA. Os modelos de IA generativa resultantes não precisam ser treinados do zero, mas podem se basear em IA generativa de código aberto que tenha usado conteúdo de origem legal. Isso permitiria que os criadores de conteúdo produzissem conteúdo no mesmo estilo de seu próprio trabalho, com uma trilha de auditoria para seu próprio lago de dados, ou licenciassem o uso de tais ferramentas para as partes interessadas com título liberado nos dados de treinamento da IA e em seus resultados. Nesse mesmo espírito, os criadores de conteúdo que desenvolveram seguidores on-line podem considerar a cocriação com seguidores como outro meio de obter dados de treinamento, reconhecendo que esses cocriadores devem receber permissão para usar seu conteúdo nos termos de serviço e nas políticas de privacidade que são atualizadas conforme a lei muda. A IA generativa mudará a natureza da criação de conteúdo, permitindo que muitos façam o que, até agora, apenas alguns tinham as habilidades ou a tecnologia avançada para realizar em alta velocidade. À medida que essa tecnologia crescente se desenvolve, os usuários devem respeitar os direitos daqueles que possibilitaram sua criação - os próprios criadores de conteúdo que podem ser substituídos por ela. E, embora entendamos a ameaça real da TI generativa para parte do sustento dos membros da classe criativa, ela também representa um risco para as marcas que usaram recursos visuais para criar meticulosamente sua identidade. Ao mesmo tempo, tanto os criativos quanto os interesses corporativos têm uma grande oportunidade de criar portfólios de seus trabalhos e materiais de marca, meta-marcá-los e treinar suas próprias plataformas de IA generativa que podem produzir produtos autorizados, proprietários (pagos ou com royalties) como fontes de fluxos de receita instantâneos.

A IA generativa tem um problema de propriedade intelectual

Resumo.

Partner Center